GeminiDB高效存储百TB对话上下文，构建AI智能助手的“长效记忆引擎”

在人工智能飞速发展的当下，大语言模型（LLM）已成为智能聊天机器人、智能助手等互动应用的核心驱动力，深刻改变着人机交互的方式。然而，LLM 本质上的无状态特性，使其无法自然保留对话上下文，导致用户在连续交互中需重复信息，严重影响体验。

为实现对话的连续性与连贯性，高效存储和管理聊天中的上下文数据，成为企业的关键诉求。

尽管 Redis 在大模型聊天数据存储中有着广泛应用，但随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，其在实际应用中也暴露出一些明显的不足：

容量上限低：通常开源Redis单实例最佳实践容量上限为4TB，无法应对百TB乃至PB级业务需求。

成本昂贵：使用纯内存作为存储介质，成本昂贵，尤其大数据场景成本剧增。

数据丢失风险：开源Redis虽然提供了RDB和AOF的持久化方式，但通常采用定期刷盘策略，存在数据丢失的风险。因此通常搭配PG、MongoDB使用，增加了业务复杂度。

可扩展性差：在数据增长场景，内存扩容需要数十分钟乃至数小时的搬迁，不仅对在线业务有影响，还有可能导致OOM停服。

GeminiDB兼容Redis 7.0协议，与开源Redis相比，采用多线程架构，单实例支持远超内存的百TB乃至PB级容量，可为用户提供丰富的产品体验。GeminiDB以高性能、高可靠、灵活扩展和低成本等方面的显著优势，成为企业解决大模型聊天数据存储难题的理想方案。

GeminiDB采用内存+高性能SSD存储架构，突破开源Redis纯缓存的架构，可减少内存使用，极大降低使用成本，最多可降本90%以上。其内存用于缓存热数据，高性能NVME SSD用于存储用户聊天数据，基于计算存储分离架构，存储层采用共享存储方案，可支持百TB乃至PB级容量。

GeminiDB数据实时落盘，可靠性高，无需再搭配持久化数据库，同时简化了业务常见“缓存 + 持久化数据库”架构，提高了开发效率。

在架构设计上，与开源Redis单线程架构相比，GeminiDB采用多线程架构，充分利用现代多核处理器的性能优势，并发可随着单节点CPU线性扩展，单实例可支持千万级QPS，并基于共享存储架构，无需传统热备节点，即可实现所有数据节点可读可写，资源利用率高。此外，GeminiDB在内存结构上做了大量优化，例如支持全key缓存、部分元素缓存，提高了内存利用效率和访问速度，同时支持Hash field过期能力，提升了开发效率。

基于存算分离架构，可实现计算和存储单独扩容且均无需数据搬迁，存储扩容支持自动扩容且秒级无感，计算节点扩容只需要均衡数据分区路由，对业务仅有秒级抖动，可灵活面对数据容量从百GB到数TB，再到数百TB的增长，并发访问从数万QPS到数百万QPS，再到数千万QPS。存算单独扩容还能有效降低使用成本。

某头部AI企业的智能大模型，服务于千万级用户，日均产生数亿次对话。开源Redis使用成本过高，且经常出现业务高峰期连接打满、扩容中断等问题，严重影响用户体验。

使用GeminiDB Redis接口后，该平台已连续一年扩容无中断，成本降低80%+，支持用户量从百万级增至千万级，完美适配业务增长。

采用GeminiDB多线程架构后，充分利用多核优势，降低了单分片负载，同时5分钟可扩容数十个节点，能够轻松应对客户访问连接激增问题。

GeminiDB是一款云原生多模NoSQL数据库，不仅支持Redis接口，还支持Influx、DynamoDB、Cassandra和HBase接口，未来还将进一步支持不同模型数据流转、搜索、向量等功能，致力于构建AI时代下智能数据底座。